[发明专利]资金流动中关键节点的风险识别方法、装置及计算设备

说明书

本发明实施例涉及大数据技术领域，公开了一种资金流动中关键节点的风险识别方法、装置及计算设备，该方法包括：根据采集的资金流动数据构建节点的有向图；从所述有向图中筛选出重要节点；根据所述重要节点的资金转移量获取关键节点；对所述关键节点应用聚类算法进行风险识别。通过上述方式，本发明实施例通过利用图算法遍历计算方法先找到资金流动过程中的关键节点，再对关键节点进行风险评估，提高关键节点识别的准确性，可以精准智能地输出存在风险的关键节点，提高风险识别的覆盖率。

技术领域

本发明实施例涉及大数据技术领域，具体涉及一种资金流动中关键节点的风险识别方法、装置及计算设备。

背景技术

在移动通信领域，用户的话费、积分和流量，可以通过一定的手段进行转移，我们将话费、积分和流量等统称为资金，他们在用户间的转移称之为资金的流动。近年来不少不法分子通过非合理手段，归集资金，进行二次倒卖套利，严重影响了市场正常的价格体系，对于公司危害极大。亟需一种方法，找到资金流动的关键节点，即用户，以供后续进一步分析其行为，挖掘深层次的风险。

对于此类风险，目前尚无有效全面的手段去检测相关的关键用户，目前主要的手段有两种：一种是基础统计法，对于用户交易数据进行统计，包括均值、四分位数、离群值等指标，取出其中转移金额较大的用户，判定为关键节点。另一种是通过构建有向图并生成相应指标，设置一个阈值对节点进行一次识别，若某一个节点的综合评价值大于该阈值，则将该节点作为关键节点。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现：现有资金流动网络中关键节点识别手段存在如下缺陷：对于基础分析法，由于统计口径较为简单且主观，误判率较高，同时由于资金流动交易中存在较多集团账户，多为大资金账户，企业账户资金转移的单笔金额一般较大，容易被误判，而部分可疑账户虽然单笔流动金额较小，但是累加起来金额却很大，非常符合二次倒卖的特征。另外该方法难以记录资金流动的关键路径，不能对交易进行回放，不利于进一步的分析；对于第二种方法，只对节点进行单次评估判断且未对关键节点风险定性，增加了关键节点的识别难度，导致关键节点识别不稳定，同时无法判断关键节点是否存在风险。

发明内容

鉴于上述问题，本发明实施例提供了一种资金流动中关键节点的风险识别方法、装置及计算设备，克服了上述问题或者至少部分地解决了上述问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种资金流动中关键节点的风险识别方法，所述方法包括：根据采集的资金流动数据构建节点的有向图；从所述有向图中筛选出重要节点；根据所述重要节点的资金转移量获取关键节点；对所述关键节点应用聚类算法进行风险识别。

在一种可选的方式中，所述根据采集的资金流动数据构建节点的有向图，包括：采集各节点的资金流动数据；根据任意两个节点间的资金往来情况构建节点的邻接矩阵；根据所述邻接矩阵构建节点的所述有向图，剪头表示有资金往来的任意两个节点间的资金流向。

在一种可选的方式中，所述从所述有向图中筛选出重要节点，包括：根据所述有向图获取各节点资金流动情况；根据所述资金流动情况计算节点的评估指标；根据所述评估指标计算节点的重要性系数，获取重要节点。

在一种可选的方式中，任一节点u所述评估指标包括：吞吐量tpv、连接数ln、流通量fv以及规范节点中心性C'_D，满足以下关系式：

其中，w_ui是节点u到节点i的流出量，w_ju是节点j到节点u的流入量，A_ui是节点u的流出节点数，A_ju是节点u的流入节点数，n为所述邻接矩阵图中的总节点数。

在一种可选的方式中，所述根据所述评估指标计算节点的重要性系数，获取重要节点，包括：